保留失败的 agent 任务:每次新模型发布重跑,抓住质变时刻
victor_explore · x · 2026-09-30
作者提出一个实用做法:保留所有失败的 agent 运行记录,把它们当作针对下一代模型的评测集。
核心论点:
- 每一条跑挂的 agent 任务,本质都是一条 eval 样例。
- 每当新模型发布,把这堆失败任务整个重跑一遍,就能第一时间捕捉到模型能力「突然可用」的那个节点。
作者引用 Anthropic Labs 的案例佐证:Mike Krieger 透露,他们曾搁置一个失败的 computer use agent 项目,每次新模型发布都重跑,直到 Claude 3.7 出现后成功率突然过半,项目起死回生。结论:失败任务不是垃圾,是等待下一个模型解锁的宝藏。
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